Unrestricted: 시작하기: 무검열 LLM 통합

기본 URL 및 인증

무제한 LLM을 사용하려면 대시보드에서 API 키가 필요합니다. 모든 요청의 Base URL은 https://api.unrestricted.cc/v1입니다. 이 URL은 공식 OpenAI SDK와 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하는 모든 클라이언트와 호환됩니다. 클라이언트 구성에서 base_url 변수를 이 값으로 설정하고 Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 키를 제공하세요. API는 uncensored로 식별되는 단일 모델을 제공하며, 이는 합법적인 성인 사용에 대해 일반적인 콘텐츠 거부 없이 응답하도록 조정된 오픈 웨이트 모델입니다.

첫 번째 요청

기본 요청은 프롬프트를 채팅 완성 엔드포인트로 전송합니다. 모델은 소비자 래퍼에서 흔히 볼 수 있는 거부 필터를 피하고 텍스트를 직접 반환합니다. 이는 불필요한 대화적 여백 없이 코드 스니펫이나 기술적 설명을 생성하는 데 이상적인 무검열 코딩 LLM입니다. 시스템 및 사용자 메시지와 함께 /v1/chat/completions로 POST 요청을 보내세요. 응답에는 choices 배열에 생성된 텍스트가 포함됩니다.

Copycurl https://api.unrestricted.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK 통합

공식 Python SDK를 사용하면 통합이 단순해집니다. 클라이언트를 기본 URL로 지정하기만 하면 됩니다. 이 방법은 단순 텍스트 생성과 더 복잡한 프롬프트 구조 모두에 적용됩니다. SDK는 JSON 직렬화를 자동으로 처리하므로 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 이 서비스의 모델 ID는 항상 uncensored입니다. 이 무검열 LLM 온라인 엔드포인트는 필터링되지 않은 텍스트 출력에 대한 신뢰할 수 있는 프로그래밍식 접근이 필요한 개발자를 위해 설계되었습니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestricted.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node SDK 통합

JavaScript 및 TypeScript 환경에서는 OpenAI Node SDK가 최소한의 구성으로 작동합니다. API 키와 올바른 기본 URL로 클라이언트를 초기화하세요. 그런 다음 다른 OpenAI 호환 서비스에서 하듯 채팅 완료 메서드를 호출할 수 있습니다. 이 유연성은 HTTP 클라이언트 로직을 다시 작성하지 않고도 기존 코드베이스에 API를 삽입할 수 있게 합니다. 응답 구조는 표준 OpenAI 형식과 일치하여 생성된 콘텐츠의 쉬운 파싱을 보장합니다.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestricted.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

스트리밍 응답

요청에 stream: true을 설정하여 스트리밍을 활성화할 수 있습니다. API는 서버 전송 이벤트(SSE)로 데이터를 반환하여 생성되는 토큰을 처리할 수 있게 합니다. 이는 실시간 애플리케이션이나 사용자에게 진행 상황을 표시하려는 경우에 유용합니다. 스트림의 마지막 청크에는 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 스트리밍은 전체 응답이 완료될 때까지 기다리는 대신 콘텐츠를 점진적으로 제공하여 지각된 지연 시간을 줄입니다.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

제한, 오류 및 컨텍스트

컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 지원하며, 요청당 최대 출력은 32,000개의 토큰입니다. max_tokens을 지정하지 않으면 제한은 2,048개로 기본값이 설정됩니다. 속도 제한은 분당 300개 요청 및 키당 8개의 동시 요청으로 설정됩니다. 일반적인 오류로는 유효하지 않은 키에 대한 401, 잔액 부족에 대한 402, 속도 제한에 대한 429가 있습니다. 오류는 선불 크레딧을 소모하지 않습니다. 요청 본문의 크기는 8 MB로 제한됩니다. 이러한 제한은 대용량 API 사용에 안정적인 성능을 보장합니다.